La réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (AR) et la réalité mixte (MR), toutes les technologies qui entrent dans la grande catégorie de la réalité étendue (XR) sont – tout comme les grandes données et les smartphones l’étaient à l’époque de leur croissance – en train de gagner beaucoup d’attention de nos jours. Après des décennies de progrès matériel progressif, la dernière décennie a enfin vu la technologie passer d’une nouveauté amusante à quelque chose de pratique qui peut être intégré dans la vie de tous les jours. Et la COVID-19 n’a fait qu’accélérer cette transition, ouvrant des opportunités à des entreprises comme XRApplied qui font avancer la technologie de pointe pour les applications logicielles concernées.
Aujourd’hui, il semble que nous soyons à l’aube d’une nouvelle révolution des smartphones ; quelque chose qui semble être un rêve éveillé aujourd’hui, mais qui fera partie intégrante de la vie de chacun dans quelques années seulement.
Aujourd’hui, alors que les questions posées par les technologies de radiographie passent de « comment allons-nous faire » à « comment allons-nous l’utiliser », les entreprises qui peuvent fournir des réponses maintenant se trouveront bientôt avec un avantage concurrentiel significatif. Pour répondre à cette question, XRApplied s’inspire d’un passé pas si lointain et réinvente – de manière considérablement améliorée – l’une des plus grandes tendances que nous ayons observées dans le monde des affaires: les données de grande taille.
Qu’est-ce qui a permis la révolution des grandes données ?
Aujourd’hui, alors que l’on parle de « big data », un ensemble varié de technologies (allant de l’intelligence artificielle à la conception de bases de données) et les progrès en matière de puissance de calcul sont souvent les facteurs favorables cités. Mais tout cela ne sert qu’à traiter les données ; le véritable secret de la grande révolution des données est la collecte des données. Sans elle, les grandes données n’existent pas.
Il est vrai qu’une grande quantité de données importantes sont collectées à partir des bases de données gouvernementales et des archives historiques, mais on peut dire que les applications les plus immédiates pour les entreprises proviennent de l’ensemble des points de données que les smartphones et autres appareils connectés collectent. La collecte en temps réel de milliers de points de données permet tout, des rapports de trafic en temps réel par Google à la publicité hautement personnalisée.
Et, comme si le nom n’était pas déjà une donnée morte, plus il y a de données, mieux c’est (en général). La signification de « plus » et la façon dont il s’adapte varient selon l’application. Il peut s’agir simplement de collecter plus de points de données, ou bien d’obtenir une plus grande précision pour les points de données existants. Et lorsque la quantité de données augmente, cela permet souvent de les combiner sous des formes nouvelles et jusqu’ici impossibles.
Comment XRApplied envisage la réalité étendue en augmentant la quantité de données
L’un des plus grands défis de la mise en œuvre de la technologie de réalité étendue réside dans l’intégration de la myriade de capteurs nécessaires au bon fonctionnement de l’application. Selon l’application, il peut s’agir d’un simple suivi d’orientation – qui suit la direction générale dans laquelle un appareil est pointé – ou d’un suivi aussi détaillé que celui des mouvements oculaires. Mais quoi qu’il en soit, le défi consiste toujours à capturer ce qu’un capteur détecte et à utiliser ses résultats pour générer des données utiles.
Et c’est précisément là que se trouve le point de croisement que XRApplied voit. En prenant des données que les dispositifs de réalité virtuelle et augmentée capturent et traitent déjà – des données très détaillées qui dépassent tout ce que nous pouvons actuellement collecter à grande échelle – la réalité étendue a le potentiel de transformer de grandes données en données gargantuesques.
Quel est le grand potentiel des données des capteurs XR ?
Les données de grande taille sont un domaine en développement qui a encore beaucoup de place pour l’innovation, même si elles sont limitées par les technologies et les points de données existants. Par conséquent, il est tout à fait naturel que la réalisation du plein potentiel de ce que les rayons X doivent apporter aux données de grande taille soit un processus qui prendra des années alors que le meilleur reste à venir.
Mais pour l’instant, des expériences sont déjà menées avec ce qui peut être dérivé des données des capteurs RV et AR. Des expériences comme celles menées par l’université de Stanford, qui a trouvé un moyen d’identifier des individus en utilisant seulement cinq minutes de données de mouvement capturées. Bien qu’il ne s’agisse pas techniquement de « grosses données », ces expériences parviennent à montrer à quel point les abstractions qui peuvent être obtenues à partir des données des capteurs RX sont détaillées. Il n’est pas possible d’obtenir le même résultat avec les smartphones et autres matériels existants, car les données ne sont pas suffisamment fines pour atteindre ce niveau de précision sans saisir directement les informations personnelles.
La façon dont cela s’applique aux entreprises n’est limitée que par l’imagination et l’invention. Mais une application très réaliste et relativement simple est déjà en cours de développement par XRApplied, qui est une application de réalité augmentée pour les sols. Et bien que cela puisse sembler ennuyeux au premier abord, les données qu’une telle application peut transmettre aux responsables du marketing, aux fabricants et à la chaîne d’approvisionnement peuvent perturber chacune de ces industries.
En combinant des points de données sur la taille de la pièce dans laquelle se trouve l’utilisateur, le temps qu’il passe à inspecter chaque choix de type de revêtement de sol et l’endroit de chaque pièce sur lequel il concentre ce temps d’inspection, la vitesse à laquelle il se déplace et une myriade d’autres points, on peut apprendre beaucoup de choses. Les spécialistes du marketing et les concepteurs de produits peuvent apprendre les réactions émotionnelles que les clients ont face aux différents modèles, et les fabricants peuvent prévoir les commandes à venir avant même que le client n’ait sorti sa carte de crédit.
Les grandes données et la radio sont déjà plus accessibles que vous ne le pensez
L’une des principales motivations de XRApplied est d’apporter cette technologie émergente aux PME innovantes qui veulent se procurer un avantage concurrentiel injuste en intégrant la technologie de pointe dans leurs activités. Pour ce faire, ils se concentrent moins sur le développement de matériel et de logiciels obscurs de RX que sur la rationalisation du processus de développement pour ceux qui deviendront les principaux moteurs de la technologie dans un avenir proche : les petites et moyennes entreprises.
XRApplied y parvient en standardisant un grand nombre de technologies et de processus qu’elle développe en interne, créant ainsi un processus rationalisé permettant à une entreprise de passer de l’idée à la réalité dans les meilleurs délais. Bien sûr, il y aura des limites à ce que XRApplied offre aux entreprises – ce n’est pas un laboratoire de recherche à l’échelle de Facebook – mais c’est dans l’intérêt à la fois de XRApplied et des entreprises avec lesquelles elle travaille.
Ce faisant, XRApplied garantit aux entreprises les coûts de développement les plus bas et le délai d’exécution le plus rapide, tout en donnant à XRApplied un modèle commercial massivement évolutif qui, grâce à ses processus et à ses technologies recyclables, ne dépend pas uniquement de l’embauche de nouveaux développeurs pour assurer sa croissance. Il s’agit d’une entreprise extrêmement compétitive qui prend la forme d’un investissement technologique ; vous gagnez votre technologie (vous la développez) et vous la faites ensuite travailler pour vous
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(Image présentée par Dlohner via Pixabay)
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